CN115150430B - 一种基于物联网的自动售卖机运营数据采集*** - Google Patents

一种基于物联网的自动售卖机运营数据采集*** Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于物联网的自动售卖机运营数据采集***，包括：节点建立模块，用于基于各个自动售卖机的位置和名称，建立针对所述各个自动售卖机的采集结构图，其中，所述采集结构图包括多个采集节点；数据采集模块，用于采集所述采集结构图中多个采集节点的单运营数据；远程处理模块，用于基于所述多个采集节点之间的节点关系，对所述单运营数据进行分析，得到综合运营数据；通过根据多个采集节点之间的节点关系，对单运营数据进行分析，得到综合运营数据，保证了获取的运营数据的质量，使得运营数据能够更好地表示单个自动售货机的运营情况及其自动售货机之间的运营影响情况，为自动售卖机的运营分析提供准确的运营数据。

Description

一种基于物联网的自动售卖机运营数据采集***
技术领域
本发明涉及数据采集技术领域，特别涉及一种基于物联网的自动售卖机运营数据采集***。
背景技术
自动售卖机，是一种能根据投入的钱币或扫码自动付货的机器。自动售卖机是商业自动化的常用设备，它不受时间、地点的限制，能节省人力、方便交易。是一种全新的商业零售形式，又被称为24小时营业的微型超市。
传统的自动售卖机获取运营数据只包括销售数据、以及售货机内的数量数据，并且只针对一个自动售卖机，这对于如何使得自动售卖机利益的最大化来说，提供的运营数据有很大的不足，自动售卖机的运营分析存在局限，不能准确确定自动售卖机运营情况。
发明内容
本发明提供一种基于物联网的自动售卖机运营数据采集***，保证了获取的运营数据的质量，为自动售卖机的运营分析提供准确的运营数据。
一种基于物联网的自动售卖机运营数据采集***，，包括：
节点建立模块，用于基于各个自动售卖机的位置和名称，建立针对所述各个自动售卖机的采集结构图，其中，所述采集结构图包括多个采集节点；
数据采集模块，用于采集所述采集结构图中多个采集节点的单运营数据；
远程处理模块，用于基于所述多个采集节点之间的节点关系，对所述单运营数据进行分析，得到综合运营数据。
优选的，还包括：通讯模块，与所述数据采集模块和远程处理模块连接，用于建立所述数据采集模块和远程处理模块的通讯连接，将所述数据采集模块采集得到的单运营数据远程传输至所述远程处理模块。
优选的，所述节点建立模块，包括：
标识建立单元，用于根据在目标检测范围内各个自动售卖机的位置和名称，对自动售卖机建立第一标识；
所述标识建立单元，还用于基于所述第一标识，确定所述数据采集模块与自动售卖机设备采集接口的采集关系，基于所述采集关系，对自动售卖机建立第二标识；
节点建立单元，用于基于所述第一标识、第二标识，建立采集节点，最终，得到采集结构图。
优选的，所述数据采集模块，包括：
接口设计单元，用于将设置在自动售卖机上各个传感器信息添加至所述采集节点上，并在所述采集节点设置对应所述各个传感器的数据入口；
数据采集单元，用于采集各个传感器的信号，并发送至所述采集节点的数据入口；
数据分析单元，用于基于所述数据入口的信号进行分析，得到所述采集节点的单运营数据。
优选的，所述数据采集单元，还包括：
信号接收单元，用于接收来自所述各个传感器的信号输出接口的信号；
数据发送单元，用于将所述信号进行打包，得到数据包，发送至所述采集节点；
数据接入单元，用于基于所述数据入口的属性，对所述数据包中的信号分配至对应的数据入口。
优选的，所述数据分析单元，包括：
数据转化单元，用于基于所述数据入口的属性，确定信号特征和参数之间的对应关系，并基于所述对应关系，确定所述信号对应的参数数值；
数据标准化单元，用于根据标准化运营数据的格式，对所述参数数值进行数值形式和数值单位的标准化，得到标准参数数值；
数据分类单元，用于获取所述标准参数数值对应的运营指标，将能直接表示运营指标的标准参数数值划分为第一标准参数数值，将不能直接表示所述运营指标的标准参数数值划分为第二标准参数数值；
数据确定单元，用于将所述第一标准参数数值作为第一单运营数据；
所述数据分类单元，还用于基于所述运营指标，对所述第二标准参数数值进行划分，将能够单独表示所述运营数据的划分为第三标准参数数值，将多个参数数值综合表示所述运营数据的划分为第四标准参数数值，并获取每个运营数据对应的第四标准参数数据集；
关系确定单元，用于获取所述第二标准参数与运营指标的关系模板，将所述第二标准参数输入所述关系模板中，得到第二单运营数据；
模型建立单元，用于基于历史参数数值和历史运营数据，建立运营数据确定模型；
数据处理单元，用于对所述第四标准参数数据集进行分析，建立第四标准参数数据集中第四标准参数数值相互之间对对应运营指标的影响程度，并基于所述第四标准参数数据集和影响程度，确定综合参数数值集合；
模型运行单元，用于将所述综合参数数值集合输入所述运营数据确定模型中，输出得到第三单运营数据；
数据获取单元，用于将所述第一单运营数据、第二单运营数据和第三单运营数据，及其对应的运营指标进行整合，得到单运营数据。
优选的，所述远程处理模块，包括：
矩阵建立单元，用于基于所述多个采集节点的位置信息，建立每个采集节点的位置信息矩阵；基于所述多个采集节点的环境信息，建立每个采集节点的环境信息矩阵；
矩阵比较单元，用于将待分析采集节点的位置信息矩阵与其他采集节点的位置信息矩阵进行分析，得到位置差异矩阵集合；将待分析采集节点的环境信息矩阵与其他采集节点的环境信息矩阵进行分析，得到环境差异矩阵集合；
差异获取单元，用于获取所述待分析采集节点的单运营数据与其他单运营数据的数据差异；
矩阵选取单元，用于从所述位置差异矩阵中获取位置差异在第一预设范围内的第一目标位置差异矩阵集合，获取与所述第一目标位置差异矩阵集合对应的第一环境差异矩阵集合；
关系确定单元，用于基于所述第一目标环境差异矩阵集合，对所述数据差异进行分析，确定每个环境因素对每个运营指标的第一影响关系；
所述矩阵选取单元，还用于从所述环境差异矩阵中获取环境差异在第二预设范围内的第二目标环境差异矩阵集合，获取与所述第二目标环境差异矩阵集合对应的第二位置差异矩阵集合；
所述关系确定单元，还用于基于所述第二目标位置差异矩阵集合，对所述数据差异进行分析，确定每个位置因素对每个运营指标的第二影响关系；
关系调整单元，用于根据所述位置差异在第一预设范围内的分布，确定第一调整策略，并对所述第一影响关系进行调整，得到第三影响关系；根据所述环境差异在第二预设范围内的分布，确定第二调整策略，并对所述第二影响关系进行调整，得到第四影响关系；
数据制定单元，用于基于所述第三影响关系，确定多个采集节点之间的运营制约数据；基于所述第四影响关系，确定多个采集节点之间的运营环境数据；
数据整合单元，用于基于所述单运营数据、运营制约数据和运营环境数据，得到综合运营数据。
优选的，所述关系确定单元，包括：
特征获取单元，用于提取所述第一目标环境差异矩阵集合中每个第一目标环境差异矩阵中相同位置的环境元素进行比较，得到所述环境元素的环境差异特征，并获取与所有环境元素的环境差异特征对应的数据差异，并确定所述数据差异特征；
关系建立单元，用于对所述环境差异特征与数据差异特征建立因果关系，获取所述第一目标环境差异矩阵集合中所有第一目标环境差异矩阵的因果关系集合；
关系处理单元，用于对所述因果关系集合进行平均处理，根据平均处理结果，确定每个环境因素对每个运营指标的第一影响关系。
优选的，还包括：数据存储模块，用于对所述综合运营数据进行存储；
所述数据存储模块，包括：
数据划分单元，用于根据运营指标的属性，将所述运营指标划分为短时存储类型和长时存储类型，并基于存储类型，将所述综合运营数据划分为第一综合运营数据和第二综合运营数据；
方式确定单元，用于基于所述第一综合运营数据和第二综合运营数据的数据容量和存储时长，分别确定所述第一综合运营数据和第二综合运营数据的数据存储方式；
数据存储单元，用于按照所述数据存储方式，分别对将所述第一综合运营数据和第二综合运营数据进行存储。
在该实施例中，所述第一综合运营数据的运营指标为短时存储类型，所述第二综合运营数据的运营指标为长时存储类型。
优选的，所述方式确定单元，包括：
排序单元，用于根据存储空间中存储节点的存储容量和存储节点属性，根据所述第二综合运营数据的数据容量和存储时长，确定每个存储节点与所述第二综合数据的匹配度，根据所述匹配度的数值大小，对所述存储节点进行排序；
节点选取单元，用于根据对存储节点的排序结果，选取对所述第二综合运营数据的第二存储节点；
所述节点选取单元，还用于按照与所述第二综合运营数据选取存储节点同样的方式，从剩余的存储节点中选取对所述第一综合运营数据的第一存储节点；
数据更新单元，用于判断在所述第一存储节点和第二存储节点中存储的综合运营数据在运营指标属性下的实际存储时长是否大于标准存储时长；
若是，对所述第一存储节点或第二存储节点进行更新；
否则，不进行更新。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例中一种基于物联网的自动售卖机运营数据采集***的结构图；
图2为本发明实施例中所述数据采集模块的结构图；
图3为本发明实施例中所述远程处理模块的结构图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1
本发明提供一种基于物联网的自动售卖机运营数据采集***，如图1所示，包括：
节点建立模块，用于基于各个自动售卖机的位置和名称，建立针对所述各个自动售卖机的采集结构图，其中，所述采集结构图包括多个采集节点；
数据采集模块，用于采集所述采集结构图中多个采集节点的单运营数据；
远程处理模块，用于基于所述多个采集节点之间的节点关系，对所述单运营数据进行分析，得到综合运营数据。
在该实施例中，一个自动售卖机对应一个采集节点。
在该实施例中，所述单运营数据为一个采集节点的运营数据。
在该实施例中，所述节点关系用于表示各个自动售卖机之间的影响运营数据的特征之间的关系。
在该实施例中，所述综合运营数据用于表示所有自动售卖机的综合的运营数据，例如销售数据、屏幕点击时长、用户停留时长等。
上述设计方案的有益效果是：通过建立各个自动售卖机的采集结构图，明确对数据采集的分类，提高了数据采集的效率，通过根据多个采集节点之间的节点关系，对单运营数据进行分析，得到综合运营数据，保证了获取的运营数据的质量，使得运营数据能够更好地表示单个自动售货机的运营情况及其自动售货机之间的运营影响情况，为自动售卖机的运营分析提供准确的运营数据。
实施例2
基于实施例1的基础上，本发明实施例提供一种基于物联网的自动售卖机运营数据采集***，还包括：通讯模块，与所述数据采集模块和远程处理模块连接，用于建立所述数据采集模块和远程处理模块的通讯连接，将所述数据采集模块采集得到的单运营数据远程传输至所述远程处理模块。
上述设计方案的有益效果是：通过建立通讯模块，实现数据采集模块和远程处理模块之间的数据传输，保证了对运营数据的获取。
实施例3
基于实施例1的基础上，本发明实施例提供一种基于物联网的自动售卖机运营数据采集***，所述节点建立模块，包括：
标识建立单元，用于根据在目标检测范围内各个自动售卖机的位置和名称，对自动售卖机建立第一标识；
所述标识建立单元，还用于基于所述第一标识，确定所述数据采集模块与自动售卖机设备采集接口的采集关系，基于所述采集关系，对自动售卖机建立第二标识；
节点建立单元，用于基于所述第一标识、第二标识，建立采集节点，最终，得到采集结构图。
在该实施例中，所述第一标识用于标识自动售卖机的位置和名称，所述第一标识具有唯一性，不同的自动售卖机的第一标识各不相同。
在该实施例中，所述第二标识用于确定自动售卖机设备采集接口与采集数据之间的关系，确定了采集到的数据的来源。
上述设计方案的有益效果是：通过根据各个自动售卖机的信息建立采集结构图，明确了采集到的数据的来源，实现了对采集到的数据的清晰管理，为获取运营数据提供基础。
实施例4
基于实施例1的基础上，本发明实施例提供一种基于物联网的自动售卖机运营数据采集***，如图2所示，所述数据采集模块，包括：
接口设计单元，用于将设置在自动售卖机上各个传感器信息添加至所述采集节点上，并在所述采集节点设置对应所述各个传感器的数据入口；
数据采集单元，用于采集各个传感器的信号，并发送至所述采集节点的数据入口；
数据分析单元，用于基于所述数据入口的信号进行分析，得到所述采集节点的单运营数据。
在该实施例中，一个传感器对应一个数据入口。
在该实施例中，所述传感器例如包括摄像头用于监测在自动售卖机前的人数等；触摸传感器用于监测对自动售卖机品的点击情况、屏幕使用时长等；货物监测传感器用于监测在自动售卖机的获取售卖情况、消费监测传感器用于获取所述自动售卖机的销售额。
上述设计方案的有益效果是：通过将各个传感器采集到的数据发送至采集节点，集中对每台自动售货机的进行传感信号的采集和分析，得到单运营数据，保证对传感信号分析的效率，统一了对运营数据的标准，保证了单运营数据的质量。
实施例5
基于实施例4的基础上，本发明实施例提供一种基于物联网的自动售卖机运营数据采集***，所述数据采集单元，还包括：
信号接收单元，用于接收来自所述各个传感器的信号输出接口的信号；
数据发送单元，用于将所述信号进行打包，得到数据包，发送至所述采集节点；
数据接入单元，用于基于所述数据入口的属性，对所述数据包中的信号分配至对应的数据入口。
上述设计方案的有益效果是：通过将各个传感器的信号输出接口的信号打包发送至包含所述采集节点的***之后根据述数据入口的属性，来确定每个数据入口的信号，保证数据入口获取信号的准确性，为获取单运营数据提供数据基础。
实施例6
基于实施例4的基础上，本发明实施例提供一种基于物联网的自动售卖机运营数据采集***，所述数据分析单元，包括：
数据转化单元，用于基于所述数据入口的属性，确定信号特征和参数之间的对应关系，并基于所述对应关系，确定所述信号对应的参数数值；
数据标准化单元，用于根据标准化运营数据的格式，对所述参数数值进行数值形式和数值单位的标准化，得到标准参数数值；
数据分类单元，用于获取所述标准参数数值对应的运营指标，将能直接表示运营指标的标准参数数值划分为第一标准参数数值，将不能直接表示所述运营指标的标准参数数值划分为第二标准参数数值；
数据确定单元，用于将所述第一标准参数数值作为第一单运营数据；
所述数据分类单元，还用于基于所述运营指标，对所述第二标准参数数值进行划分，将能够单独表示所述运营数据的划分为第三标准参数数值，将多个参数数值综合表示所述运营数据的划分为第四标准参数数值，并获取每个运营数据对应的第四标准参数数据集；
关系确定单元，用于获取所述第二标准参数与运营指标的关系模板，将所述第二标准参数输入所述关系模板中，得到第二单运营数据；
模型建立单元，用于基于历史参数数值和历史运营数据，建立运营数据确定模型；
数据处理单元，用于对所述第四标准参数数据集进行分析，建立第四标准参数数据集中第四标准参数数值相互之间对对应运营指标的影响程度，并基于所述第四标准参数数据集和影响程度，确定综合参数数值集合；
模型运行单元，用于将所述综合参数数值集合输入所述运营数据确定模型中，输出得到第三单运营数据；
数据获取单元，用于将所述第一单运营数据、第二单运营数据和第三单运营数据，及其对应的运营指标进行整合，得到单运营数据。
在该实施例中，所述数据入口的属性与接入信号的属性一致，若所述数据入口的属性为屏幕使用时长，则对应的信号特征为屏幕亮度，提取屏幕亮度信号特征在预设信号范围内的作为正在使用屏幕，根据在预设信号范围内屏幕亮度信号特征的长度，确定屏幕使用时长。
在该实施例中，对所述参数数值进行标准化，保证了运营数据的质量，便于直观的比较。
在该实施例中，第一标准参数数值例如可以是每个物品的销售数量、访客数量等可直接从参数数值作为运营指标的参数。
在该实施例中，所述第三标准参数数值例如可以是用户代码参数，可通过关系模板将所述用户代码转化为具体的运营指标：用户身份。
在该实施例中，一个运营指标对应多个标准参数，例如运营指标为屏幕页面的实际浏览时长，则对应的第四标准参数数据集为屏幕亮度时长参数和停留时间段参数、用户在售货机前的停留时长参数和停留时间段参数，并且确定的影响程度为屏幕亮度时长参数与用户在售货机前的停留时长参数的影响程度、屏幕亮度的停留时间段参数和用户在售货机前的停留时间段参数的影响程度，所述综合数值集合为屏幕亮度与用户在售货机前的停留最短时长参数、屏幕亮度和用户在售货机前的共同停留时间段，所述综合参数数值集合比所述第四标准参数数据集能够更加准确地表示运营数据。
上述设计方案的有益效果是：通过根据数据入口的属性得到信号对应的参数数值，并根据参数数值与运营指标之间的关系，对不同类型的参数数值采用不同的方式进行分析，最终得到表征所述运营指标的单运营数据，通过对参数数值进行不同的分析，保证了最终得到的单运营数据的准确性，使得单运营数据可以直观明了的表示对应无人受卖机的运营情况。
实施例7
基于实施例1的基础上，本发明实施例提供一种基于物联网的自动售卖机运营数据采集***，如图3所示，所述远程处理模块，包括：
矩阵建立单元，用于基于所述多个采集节点的位置信息，建立每个采集节点的位置信息矩阵；基于所述多个采集节点的环境信息，建立每个采集节点的环境信息矩阵；
矩阵比较单元，用于将待分析采集节点的位置信息矩阵与其他采集节点的位置信息矩阵进行分析，得到位置差异矩阵集合；将待分析采集节点的环境信息矩阵与其他采集节点的环境信息矩阵进行分析，得到环境差异矩阵集合；
差异获取单元，用于获取所述待分析采集节点的单运营数据与其他单运营数据的数据差异；
矩阵选取单元，用于从所述位置差异矩阵中获取位置差异在第一预设范围内的第一目标位置差异矩阵集合，获取与所述第一目标位置差异矩阵集合对应的第一环境差异矩阵集合；
关系确定单元，用于基于所述第一目标环境差异矩阵集合，对所述数据差异进行分析，确定每个环境因素对每个运营指标的第一影响关系；
所述矩阵选取单元，还用于从所述环境差异矩阵中获取环境差异在第二预设范围内的第二目标环境差异矩阵集合，获取与所述第二目标环境差异矩阵集合对应的第二位置差异矩阵集合；
所述关系确定单元，还用于基于所述第二目标位置差异矩阵集合，对所述数据差异进行分析，确定每个位置因素对每个运营指标的第二影响关系；
关系调整单元，用于根据所述位置差异在第一预设范围内的分布，确定第一调整策略，并对所述第一影响关系进行调整，得到第三影响关系；根据所述环境差异在第二预设范围内的分布，确定第二调整策略，并对所述第二影响关系进行调整，得到第四影响关系；
数据制定单元，用于基于所述第三影响关系，确定多个采集节点之间的运营制约数据；基于所述第四影响关系，确定多个采集节点之间的运营环境数据；
数据整合单元，用于基于所述单运营数据、运营制约数据和运营环境数据，得到综合运营数据。
在该实施例中，所述位置信息矩阵中包括的位置元素为与其他自动售卖机之间的距离。
在该实施例中，所述环境差异矩阵中包含的环境元素例如为人流量、车流量、建筑物密集度等。
在该实施例中，所述第一影响关系为每个环境因素的差异带来的对运营指标，例如自动售货机访问数量、销售数量的影响。
在该实施例中，所述第二影响关系为每个位置因素的差异带来的对运营指标，例如自动售货机访问数量、销售数量的影响。
在该实施例中，位置差异在第一预设范围内的分布越均匀，对应的第一调整策略的幅度越小，所述第二调整策略也是如此，对所述第一影响关系、第二影响关系进行调整，使得到的第三影响关系避免了位置关系带来的误差，得到的第四影响关系避免了环境信息带来的误差。
上述设计方案的有益效果是：通过根据所有采集节点之间的节点位置关系、节点环境关系与对单运营数据的差异，确定自动售卖机的位置分布距离，对运营的运营制约数据，以及自动售卖机的周围环境的运营环境数据，和单运营数据，共同组成综合运营数据，使得到的运营数据不仅从单个自动售卖机的角度考虑，而且从目标区域范围内的多个自动售卖机之间的对比角度考虑，使得到的综合运营数据更加全面和准确，，使得运营数据能够更好地表示单个自动售货机的运营情况及其自动售货机之间的运营影响情况，为自动售卖机的运营分析提供准确的运营数据。
实施例8
基于实施例7的基础上，本发明实施例提供一种基于物联网的自动售卖机运营数据采集***，所述关系确定单元，包括：
特征获取单元，用于提取所述第一目标环境差异矩阵集合中每个第一目标环境差异矩阵中相同位置的环境元素进行比较，得到所述环境元素的环境差异特征，并获取与所有环境元素的环境差异特征对应的数据差异，并确定所述数据差异特征；
关系建立单元，用于对所述环境差异特征与数据差异特征建立因果关系，获取所述第一目标环境差异矩阵集合中所有第一目标环境差异矩阵的因果关系集合；
关系处理单元，用于对所述因果关系集合进行平均处理，根据平均处理结果，确定每个环境因素对每个运营指标的第一影响关系。
在该实施例中，对所述因果关系集合进行平均处理确定出能够表示所述因果关系集合中所有因果关系的目标因果关系，所述目标因果关系用平均处理得到。
上述设计方案的有益效果是：通过确定环境差异带来的运营数据的差异，并对环境差异和数据差异建立关系并进行处理，得到最终的第一影响关系，保证了所述第一影响关系与不同环境下自动售卖机的适配性，为确定准确的综合运营数据提供基础。
实施例9
基于实施例1的基础上，本发明实施例提供一种基于物联网的自动售卖机运营数据采集***，其特征在于，还包括：数据存储模块，用于对所述综合运营数据进行存储；
所述数据存储模块，包括：
数据划分单元，用于根据运营指标的属性，将所述运营指标划分为短时存储类型和长时存储类型，并基于存储类型，将所述综合运营数据划分为第一综合运营数据和第二综合运营数据；
方式确定单元，用于基于所述第一综合运营数据和第二综合运营数据的数据容量和存储时长，分别确定所述第一综合运营数据和第二综合运营数据的数据存储方式；
数据存储单元，用于按照所述数据存储方式，分别对将所述第一综合运营数据和第二综合运营数据进行存储。
在该实施例中，所述第一综合运营数据的运营指标为短时存储类型，所述第二综合运营数据的运营指标为长时存储类型。
在该实施例中，所述数据存储方式包括数据从存储节点的选择、和数据的自动更新时长间隔。
上述设计方案的有益效果是：通过根据对不同综合运营数据存储要求的不同，为综合运营数据选择合适存储方式，保证了综合运营数据的时效性，便于了用户对综合运营数据的查找，保证了存储的综合运营数据的质量。
实施例10
基于实施例9的基础上，本发明实施例提供一种基于物联网的自动售卖机运营数据采集***，所述方式确定单元，包括：
排序单元，用于根据存储空间中存储节点的存储容量和存储节点属性，根据所述第二综合运营数据的数据容量和存储时长，确定每个存储节点与所述第二综合数据的匹配度，根据所述匹配度的数值大小，对所述存储节点进行排序；
所述存储节点与所述第二综合数据的匹配度Pr的计算公式如下：
Figure SMS_1
其中，Kt表示所述第二综合数据的存储时长对应的特征值，取值为(0，1)，γr表示当前存储节点的节点属性值，取值为(0，1)，τ表示所述当前存储节点的存储率，E(t)表示所述第二综合数据在不同运营指标下的数据容量均值，E(r)表示所述当前存储节点的历史存储均值，E(0)表示标准存储均值，且E(r)>E(0)>E(t)；
节点选取单元，用于根据对存储节点的排序结果，选取对所述第二综合运营数据的第二存储节点；
所述节点选取单元，还用于按照与所述第二综合运营数据选取存储节点同样的方式，从剩余的存储节点中选取对所述第一综合运营数据的第一存储节点；
数据更新单元，用于判断在所述第一存储节点和第二存储节点中存储的综合运营数据在运营指标属性下的实际存储时长是否大于标准存储时长；
所述标准存储时长T的计算公式如下：
Figure SMS_2
其中，Ty表示在所述运营指标属性下的历史存储时长，Tmin表示在所述第一存储节点或第二存储节点下存储的综合运营数据的最小预设存储时长，
Figure SMS_3
表示在所述第一存储节点或第二存储节点下存储的综合运营数据的平均预设存储时长，n表示在所述第一存储节点或第二存储节点下存储的综合运营数据的数据量，Ti表示在所述第一存储节点或第二存储节点下存储的第i个运营数据的预设存储时长；
若是，对所述第一存储节点或第二存储节点进行更新；
否则，不进行更新。
在该实施例中，所述存储时长越长，对应的特征值越大。
在该实施例中，所述节点属性值与存储节点的存储节点属性相关，所述存储节点属性与所述存储节点对存储数据的保留时长相关，保留时长越长，对应的节点属性值越大。
在该实施例中，因为第二综合运营数据相比较第一综合运营数据为需要长期存储的数据，因此，为了保证第二综合运营数据的存储质量，先为所述第二综合运营数据选择存储节点。
在该实施例中，当前存储节点的存储率为历史存储过程中，所述当前存储节点的存储数据容量与存储空间容量的比值。
在该实施例中，所述标准存储时长通过存储节点存储的具体综合运营数据的性质决定。
在该实施例中，对于公式
Figure SMS_4
例如可以是，
Figure SMS_5
在该实施例中，对于公式
Figure SMS_6
例如可以是，Ty＝100，Tmin＝80，/>
Figure SMS_7
则T＝85，单位为天。
上述设计方案的有益效果是：通过根据综合运营数据的特征和存储节点的特征，为中和运营数据选择合适的存储节点，并根据综合运营数据的存储时长，设置合理的更新时间，对综合运营数据进行及时更新，保证综合运营数据的时效性，为用户对自动售卖机的决策提供准确的数据基础。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (9)

1.一种基于物联网的自动售卖机运营数据采集***，其特征在于，包括：
节点建立模块，用于基于各个自动售卖机的位置和名称，建立针对所述各个自动售卖机的采集结构图，其中，所述采集结构图包括多个采集节点；
数据采集模块，用于采集所述采集结构图中多个采集节点的单运营数据；
远程处理模块，用于基于所述多个采集节点之间的节点关系，对所述单运营数据进行分析，得到综合运营数据；
所述远程处理模块，包括：
矩阵建立单元，用于基于所述多个采集节点的位置信息，建立每个采集节点的位置信息矩阵；基于所述多个采集节点的环境信息，建立每个采集节点的环境信息矩阵；
矩阵比较单元，用于将待分析采集节点的位置信息矩阵与其他采集节点的位置信息矩阵进行分析，得到位置差异矩阵集合；将待分析采集节点的环境信息矩阵与其他采集节点的环境信息矩阵进行分析，得到环境差异矩阵集合；
差异获取单元，用于获取所述待分析采集节点的单运营数据与其他单运营数据的数据差异；
矩阵选取单元，用于从所述位置差异矩阵中获取位置差异在第一预设范围内的第一目标位置差异矩阵集合，获取与所述第一目标位置差异矩阵集合对应的第一环境差异矩阵集合；
关系确定单元，用于基于所述第一目标环境差异矩阵集合，对所述数据差异进行分析，确定每个环境因素对每个运营指标的第一影响关系；
所述矩阵选取单元，还用于从所述环境差异矩阵中获取环境差异在第二预设范围内的第二目标环境差异矩阵集合，获取与所述第二目标环境差异矩阵集合对应的第二位置差异矩阵集合；
所述关系确定单元，还用于基于所述第二目标位置差异矩阵集合，对所述数据差异进行分析，确定每个位置因素对每个运营指标的第二影响关系；
关系调整单元，用于根据所述位置差异在第一预设范围内的分布，确定第一调整策略，并对所述第一影响关系进行调整，得到第三影响关系；根据所述环境差异在第二预设范围内的分布，确定第二调整策略，并对所述第二影响关系进行调整，得到第四影响关系；
数据制定单元，用于基于所述第三影响关系，确定多个采集节点之间的运营制约数据；基于所述第四影响关系，确定多个采集节点之间的运营环境数据；
数据整合单元，用于基于所述单运营数据、运营制约数据和运营环境数据，得到综合运营数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的自动售卖机运营数据采集***，其特征在于，还包括：通讯模块，与所述数据采集模块和远程处理模块连接，用于建立所述数据采集模块和远程处理模块的通讯连接，将所述数据采集模块采集得到的单运营数据远程传输至所述远程处理模块。
3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的自动售卖机运营数据采集***，其特征在于，所述节点建立模块，包括：
标识建立单元，用于根据在目标检测范围内各个自动售卖机的位置和名称，对自动售卖机建立第一标识；
所述标识建立单元，还用于基于所述第一标识，确定所述数据采集模块与自动售卖机设备采集接口的采集关系，基于所述采集关系，对自动售卖机建立第二标识；
节点建立单元，用于基于所述第一标识、第二标识，建立采集节点，最终，得到采集结构图。
4.根据权利要求1所述的一种基于物联网的自动售卖机运营数据采集***，其特征在于，所述数据采集模块，包括：
接口设计单元，用于将设置在自动售卖机上各个传感器信息添加至所述采集节点上，并在所述采集节点设置对应所述各个传感器的数据入口；
数据采集单元，用于采集各个传感器的信号，并发送至所述采集节点的数据入口；
数据分析单元，用于基于所述数据入口的信号进行分析，得到所述采集节点的单运营数据。
5.根据权利要求4所述的一种基于物联网的自动售卖机运营数据采集***，其特征在于，所述数据采集单元，还包括：
信号接收单元，用于接收来自所述各个传感器的信号输出接口的信号；
数据发送单元，用于将所述信号进行打包，得到数据包，发送至所述采集节点；
数据接入单元，用于基于所述数据入口的属性，对所述数据包中的信号分配至对应的数据入口。
6.根据权利要求4所述的一种基于物联网的自动售卖机运营数据采集***，其特征在于，所述数据分析单元，包括：
数据转化单元，用于基于所述数据入口的属性，确定信号特征和参数之间的对应关系，并基于所述对应关系，确定所述信号对应的参数数值；
数据标准化单元，用于根据标准化运营数据的格式，对所述参数数值进行数值形式和数值单位的标准化，得到标准参数数值；
数据分类单元，用于获取所述标准参数数值对应的运营指标，将能直接表示运营指标的标准参数数值划分为第一标准参数数值，将不能直接表示所述运营指标的标准参数数值划分为第二标准参数数值；
数据确定单元，用于将所述第一标准参数数值作为第一单运营数据；
所述数据分类单元，还用于基于所述运营指标，对所述第二标准参数数值进行划分，将能够单独表示所述运营数据的划分为第三标准参数数值，将多个参数数值综合表示所述运营数据的划分为第四标准参数数值，并获取每个运营数据对应的第四标准参数数据集；
关系确定单元，用于获取所述第二标准参数与运营指标的关系模板，将所述第二标准参数输入所述关系模板中，得到第二单运营数据；
模型建立单元，用于基于历史参数数值和历史运营数据，建立运营数据确定模型；
数据处理单元，用于对所述第四标准参数数据集进行分析，建立第四标准参数数据集中第四标准参数数值相互之间对对应运营指标的影响程度，并基于所述第四标准参数数据集和影响程度，确定综合参数数值集合；
模型运行单元，用于将所述综合参数数值集合输入所述运营数据确定模型中，输出得到第三单运营数据；
数据获取单元，用于将所述第一单运营数据、第二单运营数据和第三单运营数据，及其对应的运营指标进行整合，得到单运营数据。
7.根据权利要求1所述的一种基于物联网的自动售卖机运营数据采集***，其特征在于，所述关系确定单元，包括：
特征获取单元，用于提取所述第一目标环境差异矩阵集合中每个第一目标环境差异矩阵中相同位置的环境元素进行比较，得到所述环境元素的环境差异特征，并获取与所有环境元素的环境差异特征对应的数据差异，并确定所述数据差异特征；
关系建立单元，用于对所述环境差异特征与数据差异特征建立因果关系，获取所述第一目标环境差异矩阵集合中所有第一目标环境差异矩阵的因果关系集合；
关系处理单元，用于对所述因果关系集合进行平均处理，根据平均处理结果，确定每个环境因素对每个运营指标的第一影响关系。
8.根据权利要求1所述的一种基于物联网的自动售卖机运营数据采集***，其特征在于，还包括：数据存储模块，用于对所述综合运营数据进行存储；
所述数据存储模块，包括：
数据划分单元，用于根据运营指标的属性，将所述运营指标划分为短时存储类型和长时存储类型，并基于存储类型，将所述综合运营数据划分为第一综合运营数据和第二综合运营数据；
方式确定单元，用于基于所述第一综合运营数据和第二综合运营数据的数据容量和存储时长，分别确定所述第一综合运营数据和第二综合运营数据的数据存储方式；
数据存储单元，用于按照所述数据存储方式，分别对将所述第一综合运营数据和第二综合运营数据进行存储。
9.根据权利要求8所述的一种基于物联网的自动售卖机运营数据采集***，其特征在于，所述方式确定单元，包括：
排序单元，用于根据存储空间中存储节点的存储容量和存储节点属性，根据所述第二综合运营数据的数据容量和存储时长，确定每个存储节点与所述第二综合数据的匹配度，根据所述匹配度的数值大小，对所述存储节点进行排序；
节点选取单元，用于根据对存储节点的排序结果，选取对所述第二综合运营数据的第二存储节点；
所述节点选取单元，还用于按照与所述第二综合运营数据选取存储节点同样的方式，从剩余的存储节点中选取对所述第一综合运营数据的第一存储节点；
数据更新单元，用于判断在所述第一存储节点和第二存储节点中存储的综合运营数据在运营指标属性下的实际存储时长是否大于标准存储时长；
若是，对所述第一存储节点或第二存储节点进行更新；
否则，不进行更新。
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